MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7161991951 · doi:10.82308/33676

The effects of antidepressant drugs on the risk of colorectal cancer : a population-based case-control study

2003· dissertation· en· W7161991951 sur OpenAlexaboutno aff
Wanning Xu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer, Stress, Anesthesia, and Immune Response
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésColorectal cancerAntidepressantMedical prescriptionPopulationLogistic regressionConditional logistic regressionCancerRisk factor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background. Experimental studies suggested that tricyclic antidepressants (TCAs) would increase the risk of cancer, whereas selective serotonin reuptake inhibitors (SSRIs) would protect against colorectal cancer. Objectives. This study was carried out to examine the following hypotheses: (1) The use of TCAs increases the risk of colorectal cancer. (2) In particular, the use of genotoxic TCAs increases the risk of colorectal cancer as compared to non-genotoxic TCAs. (3) The use of (SSRIs) decreases the risk of colorectal cancer. Methods. A population-based nested case-control study was carried out using as source population who individually participate in the Saskatchewan Prescription Drug Plan (SPDP) aged 5--82.5 years from 1981--2000 with no previous history of cancer since 1967. 6544 histologically proven invasive colorectal cancer cases were identified from the Saskatchewan Cancer Registry (SCR). For each case, 4 eligible non-cancer controls matched on age, gender and calendar time were randomly selected. The effects of antidepressant use on the risk of colorectal cancer were examined by conditional logistic regression, considering dosage, duration and timing of antidepressant use. (Abstract shortened by UMI.)

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,262 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetCancer, Stress, Anesthesia, and Immune ResponseTravaux en français237 207